spark中右外连接
时间: 2023-11-07 19:51:58 浏览: 34
右外连接(right outer join)是一种连接操作,它保留右侧数据集中具有某个键的行,并且将左侧数据集中与右侧数据集中的键匹配的行连接在一起。如果左侧数据集中的某个键在右侧数据集中没有匹配的行,那么在结果中将会保留右侧数据集中的行,但左侧数据集中的值将会用null填充。
在Spark中,可以使用join方法来进行连接操作,并指定连接类型为right_outer。以下是一个示例:
```
val joinExpression = person.col("graduate_program") === graduateProgram.col("id")
person.join(graduateProgram, joinExpression, "right_outer").show()
```
这个示例中,我们将person和graduateProgram两个DataFrame按照"graduate_program"列进行右外连接,并将结果显示出来。
相关问题
spark dataframe表连接
Spark DataFrame表连接是将两个DataFrame或表中的数据按照指定的键连接起来,生成一个新的DataFrame。常见的连接方式有内连接、左外连接和右外连接。
内连接(inner join)是指只返回两个DataFrame中键匹配的行,即只有在两个DataFrame中都存在的键才会被保留。
左外连接(left outer join)是指返回左侧DataFrame中所有行以及右侧DataFrame中与左侧DataFrame有匹配的行,如果在右侧DataFrame中没有对应的行,则Spark将插入null。
右外连接(right outer join)是指返回右侧DataFrame中所有行以及左侧DataFrame中与右侧DataFrame有匹配的行,如果在左侧DataFrame中没有对应的行,则Spark将插入null。
下面是一个例子,展示如何使用Spark DataFrame进行表连接:
```python
# 创建两个DataFrame
df1 = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie")], ["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, "Math"), (2, "English"), (4, "History")], ["id", "subject"])
# 内连接
inner_join = df1.join(df2, "id", "inner")
inner_join.show()
# 左外连接
left_join = df1.join(df2, "id", "left_outer")
left_join.show()
# 右外连接
right_join = df1.join(df2, "id", "right_outer")
right_join.show()
```
spark中的leftOuterjoin操作
在Apache Spark中,leftOuterJoin是一种用于合并两个数据集的函数,它基于两个数据集之间的键进行连接。连接操作的结果是一个新的数据集,其中包含左表(左连接的那一方)的所有记录以及右表(右连接的那一方)中匹配的记录。如果右表中没有匹配的记录,则对应的键在结果数据集中对应的位置会是一个null值。
leftOuterJoin的主要操作是使用一个指定的键将两个数据集进行连接。左连接意味着在左边的数据集中的每个键都与右边的数据集进行匹配。如果在右边的数据集中找不到匹配的键,则结果中对应的键将为null。
这里是一个基本的例子:
```python
left = left_data.join(right = right_data, on = "key")
```
在这个例子中,"key"是连接两个数据集的键,"left_data"和"right_data"是两个数据集。
在Spark中,leftOuterJoin的操作与join操作类似,但是它还会包括那些在右表中找不到匹配项的记录。这就是它的左外部性(left-out-ness)的含义。结果数据集中将包含左表中的所有记录,以及右表中匹配的记录,即使右表中没有匹配项。
以下是一个使用leftOuterJoin的例子:
```python
left = spark.createDataFrame([("A", 10), ("B", 20)], ["key", "value"])
right = spark.createDataFrame([("B", 25), ("C", 30)], ["key", "value"])
result = left.join(right, left["key"] == right["key"], "leftouter")
result.show()
```
在这个例子中,我们创建了两个DataFrame,然后使用leftOuterJoin进行连接。结果将包括左表中的所有记录(A和B),以及右表中匹配的记录(B)。如果右表中没有匹配的记录(C),那么结果中对应的键将为null。
注意:在Spark中,所有的连接操作都是内联的,这意味着如果左表或右表中的一个被改变,所有的连接操作都会重新计算。这就是Spark支持大规模数据处理的原因之一。